az ml model
Notitie
Deze verwijzing maakt deel uit van de azure-cli-ml-extensie voor de Azure CLI (versie 2.0.28 of hoger). De extensie installeert automatisch de eerste keer dat u een az ml-modelopdracht uitvoert. Meer informatie over extensies.
Machine Learning-modellen beheren.
Opdracht
| Name | Description | Type | Status |
|---|---|---|---|
| az ml model delete |
Een model uit de werkruimte verwijderen. |
Toestel | GA |
| az ml model deploy |
Model(s) implementeren vanuit de werkruimte. |
Toestel | GA |
| az ml model download |
Download een model uit de werkruimte. |
Toestel | GA |
| az ml model list |
Geef modellen weer in de werkruimte. |
Toestel | GA |
| az ml model package |
Pakket een model in de werkruimte. |
Toestel | GA |
| az ml model profile |
Profielmodel(en) in de werkruimte. |
Toestel | GA |
| az ml model register |
Registreer een model bij de werkruimte. |
Toestel | GA |
| az ml model show |
Een model weergeven in de werkruimte. |
Toestel | GA |
| az ml model update |
Werk een model in de werkruimte bij. |
Toestel | GA |
az ml model delete
Een model uit de werkruimte verwijderen.
az ml model delete --model-id
[--path]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
[-v]Vereiste parameters
Id van het model dat moet worden verwijderd.
Optionele parameters
Pad naar een projectmap. Standaard: huidige map.
Resourcegroep die overeenkomt met de opgegeven werkruimte.
Hiermee geeft u de abonnements-id op.
Naam van de werkruimte.
Uitgebreidheidsvlag.
Globale parameters
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.
Dit Help-bericht weergeven en afsluiten.
Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.
Uitvoerindeling.
JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.
Naam of id van het abonnement. U kunt het standaardabonnement configureren met behulp van az account set -s NAME_OR_ID.
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie. Gebruik --debug voor volledige foutopsporingslogboeken.
az ml model deploy
Model(s) implementeren vanuit de werkruimte.
az ml model deploy --name
[--ae]
[--ai]
[--ar]
[--as]
[--at]
[--autoscale-max-replicas]
[--autoscale-min-replicas]
[--base-image]
[--base-image-registry]
[--cc]
[--ccl]
[--cf]
[--collect-model-data]
[--compute-target]
[--compute-type]
[--cuda-version]
[--dc]
[--description]
[--dn]
[--ds]
[--ed]
[--eg]
[--entry-script]
[--environment-name]
[--environment-version]
[--failure-threshold]
[--gb]
[--gbl]
[--gc]
[--ic]
[--id]
[--key-name]
[--key-version]
[--kp]
[--ks]
[--lo]
[--max-request-wait-time]
[--model]
[--model-metadata-file]
[--namespace]
[--no-wait]
[--nr]
[--overwrite]
[--path]
[--period-seconds]
[--pi]
[--po]
[--property]
[--replica-max-concurrent-requests]
[--resource-group]
[--rt]
[--sc]
[--scoring-timeout-ms]
[--sd]
[--se]
[--sk]
[--sp]
[--st]
[--subnet-name]
[--subscription-id]
[--tag]
[--timeout-seconds]
[--token-auth-enabled]
[--tp]
[--vault-base-url]
[--version-name]
[--vnet-name]
[--workspace-name]
[-v]Vereiste parameters
De naam van de geïmplementeerde service.
Optionele parameters
Hiermee wordt aangegeven of sleutelverificatie voor deze webservice al dan niet moet worden ingeschakeld. Standaard ingesteld op False.
Of u AppInsights al dan niet wilt inschakelen voor deze webservice. Standaard ingesteld op False.
Hoe vaak de automatische schaalaanpassing moet proberen deze webservice te schalen. Standaardwaarde is 1.
Hiermee wordt aangegeven of automatisch schalen voor deze webservice al dan niet moet worden ingeschakeld. De standaardwaarde is Waar als num_replicas geen is.
Het doelgebruik (in procent van de 100) moet de automatische schaalaanpassing proberen te onderhouden voor deze webservice. De standaardwaarde is 70.
Het maximum aantal containers dat moet worden gebruikt bij het automatisch schalen van deze webservice. De standaardwaarde is 10.
Het minimale aantal containers dat moet worden gebruikt bij het automatisch schalen van deze webservice. Standaardwaarde is 1.
Een aangepaste installatiekopieën die moeten worden gebruikt als basisinstallatiekopieën. Als er geen basisinstallatiekopieën worden gegeven, wordt de basisinstallatiekopieën gebruikt op basis van de opgegeven runtimeparameter.
Installatiekopieënregister dat de basisinstallatiekopieën bevat.
Het aantal cpu-kernen dat moet worden toegewezen voor deze webservice. Kan een decimaal getal zijn. De standaardwaarde is 0.1.
Het maximum aantal CPU-kernen dat deze webservice mag gebruiken. Kan een decimaal getal zijn.
Pad naar lokaal bestand met een conda-omgevingsdefinitie die moet worden gebruikt voor de installatiekopie.
Het al dan niet inschakelen van modelgegevensverzameling voor deze webservice. Standaard ingesteld op False.
Naam van rekendoel. Alleen van toepassing bij implementatie in AKS.
Rekentype van de service die moet worden geïmplementeerd.
Versie van CUDA die moet worden geïnstalleerd voor installatiekopieën waarvoor GPU-ondersteuning is vereist. De GPU-installatiekopieën moeten worden gebruikt in Microsoft Azure Services, zoals Azure Container Instances, Azure Machine Learning Compute, Azure Virtual Machines en Azure Kubernetes Service. Ondersteunde versies zijn 9.0, 9.1 en 10.0. Als 'enable_gpu' is ingesteld, wordt deze standaard ingesteld op '9.1'.
Pad naar een JSON- of YAML-bestand met metagegevens van de implementatie.
Beschrijving van de geïmplementeerde service.
De DNS-naam voor deze webservice.
Pad naar lokaal bestand met extra Docker-stappen die moeten worden uitgevoerd bij het instellen van de installatiekopie.
Directory voor Azure Machine Learning-omgeving voor implementatie. Het is hetzelfde mappad als opgegeven in de opdracht az ml environment scaffold.
Of gpu-ondersteuning in de installatiekopieën al dan niet moet worden ingeschakeld. De GPU-installatiekopieën moeten worden gebruikt in Microsoft Azure Services, zoals Azure Container Instances, Azure Machine Learning Compute, Azure Virtual Machines en Azure Kubernetes Service. Standaard ingesteld op False.
Pad naar lokaal bestand dat de code bevat die moet worden uitgevoerd voor de service (relatief pad van source_directory als er een is opgegeven).
Naam van Azure Machine Learning-omgeving voor implementatie.
Versie van een bestaande Azure Machine Learning-omgeving voor implementatie.
Wanneer een pod wordt gestart en de livenesstest mislukt, probeert Kubernetes --failure-threshold times voordat deze opgeeft. Standaardwaarde is 3. Minimumwaarde is 1.
De hoeveelheid geheugen (in GB) die moet worden toegewezen voor deze webservice. Kan een decimaal getal zijn.
De maximale hoeveelheid geheugen (in GB) die deze webservice mag gebruiken. Kan een decimaal getal zijn.
Het aantal GPU-kernen dat moet worden toegewezen voor deze webservice. Standaard is 1.
Pad naar een JSON- of YAML-bestand met deductieconfiguratie.
Aantal seconden nadat de container is gestart voordat de activiteitstests worden gestart. De standaardwaarde is 310.
Sleutelnaam voor versleutelingseigenschappen in door de klant beheerde sleutels (CMK) voor ACI.
Sleutelversie voor versleutelingseigenschappen in door de klant beheerde sleutels (CMK) voor ACI.
Een primaire verificatiesleutel die moet worden gebruikt voor deze webservice.
Een secundaire verificatiesleutel die moet worden gebruikt voor deze webservice.
De Azure-regio om deze webservice in te implementeren. Als deze niet wordt opgegeven, wordt de werkruimtelocatie gebruikt. Meer informatie over beschikbare regio's vindt u hier: https://azure.microsoft.com/en-us/global-infrastructure/services/?regions=all& products=container-instances.
De maximale tijdsduur die een aanvraag in de wachtrij blijft (in milliseconden) voordat een 503-fout wordt geretourneerd. De standaardwaarde is 500.
De id van het model dat moet worden geïmplementeerd. Er kunnen meerdere modellen worden opgegeven met extra -m-argumenten. Modellen moeten eerst worden geregistreerd.
Pad naar een JSON-bestand met metagegevens van modelregistratie. Er kunnen meerdere modellen worden opgegeven met behulp van meerdere -f-parameters.
Kubernetes-naamruimte waarin de service moet worden geïmplementeerd: maximaal 63 alfanumerieke tekens ('a'-'z', '0'-'9') en afbreekstreepjes ('-'). De eerste en laatste tekens mogen geen afbreekstreepjes zijn. Alleen van toepassing bij implementatie in AKS.
Vlag om niet te wachten op asynchrone aanroepen.
Het aantal containers dat moet worden toegewezen voor deze webservice. Geen standaardwaarde, als deze parameter niet is ingesteld, is de automatische schaalaanpassing standaard ingeschakeld.
Overschrijf de bestaande service als de naam conflicteert.
Pad naar een projectmap. Standaard: huidige map.
Hoe vaak (in seconden) de activiteitstest moet worden uitgevoerd. De standaardwaarde is 10 seconden. Minimumwaarde is 1.
Pad naar een JSON-bestand met profileringsresultaten.
De lokale poort waarop het HTTP-eindpunt van de service beschikbaar wordt gemaakt.
De eigenschap Sleutel/waarde die moet worden toegevoegd (e.g. key=waarde). Er kunnen meerdere eigenschappen worden opgegeven met meerdere opties voor de eigenschap -.
Het aantal maximaal gelijktijdige aanvragen per knooppunt dat deze webservice toestaat. Standaardwaarde is 1.
Resourcegroep die overeenkomt met de opgegeven werkruimte.
Welke runtime moet worden gebruikt voor installatiekopieën. De huidige ondersteunde runtimes zijn 'spark-py' en 'python'spark-py|python|python-slim.
De cname voor als SSL is ingeschakeld.
Een time-out voor het afdwingen van score-aanroepen naar deze webservice. De standaardwaarde is 60000.
Pad naar mappen die alle bestanden bevatten om de afbeelding te maken.
Hiermee wordt aangegeven of SSL voor deze webservice al dan niet moet worden ingeschakeld. Standaard ingesteld op False.
Het sleutelbestand dat nodig is als SSL is ingeschakeld.
Het certificaatbestand dat nodig is als SSL is ingeschakeld.
De minimale opeenvolgende successen voor de activiteitstest voordat de test succesvol of mislukt is. Standaardwaarde is 1. Minimumwaarde is 1.
Naam van het subnet in het vnet.
Hiermee geeft u de abonnements-id op.
Sleutel-/waardetag om toe te voegen (e.g. key=waarde). Er kunnen meerdere tags worden opgegeven met meerdere tagopties.
Aantal seconden waarna er een time-out optreedt voor de livenesstest. De standaardwaarde is 2 seconde. Minimumwaarde is 1.
Hiermee wordt aangegeven of tokenverificatie voor deze webservice al dan niet moet worden ingeschakeld. Genegeerd als deze niet wordt geïmplementeerd in AKS. Standaard ingesteld op False.
De hoeveelheid verkeer dat de versie in een eindpunt opneemt. Kan een decimaal getal zijn. De standaardwaarde is 0.
Kluisbasis-URL voor versleutelingseigenschappen in door de klant beheerde sleutels (CMK) voor ACI.
De versienaam in een eindpunt. Standaard ingesteld op eindpuntnaam voor de eerste versie.
Naam van het virtuele netwerk.
Naam van de werkruimte.
Uitgebreidheidsvlag.
Globale parameters
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.
Dit Help-bericht weergeven en afsluiten.
Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.
Uitvoerindeling.
JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.
Naam of id van het abonnement. U kunt het standaardabonnement configureren met behulp van az account set -s NAME_OR_ID.
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie. Gebruik --debug voor volledige foutopsporingslogboeken.
az ml model download
Download een model uit de werkruimte.
az ml model download --model-id
--target-dir
[--overwrite]
[--path]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
[-v]Vereiste parameters
Id van model.
Doelmap om het modelbestand naar te downloaden.
Optionele parameters
Overschrijven als hetzelfde naambestand bestaat in de doelmap.
Pad naar een projectmap. Standaard: huidige map.
Resourcegroep die overeenkomt met de opgegeven werkruimte.
Hiermee geeft u de abonnements-id op.
De naam van de werkruimte met het model dat moet worden weergegeven.
Uitgebreidheidsvlag.
Globale parameters
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.
Dit Help-bericht weergeven en afsluiten.
Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.
Uitvoerindeling.
JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.
Naam of id van het abonnement. U kunt het standaardabonnement configureren met behulp van az account set -s NAME_OR_ID.
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie. Gebruik --debug voor volledige foutopsporingslogboeken.
az ml model list
Geef modellen weer in de werkruimte.
az ml model list [--dataset-id]
[--latest]
[--model-name]
[--path]
[--property]
[--resource-group]
[--run-id]
[--subscription-id]
[--tag]
[--workspace-name]
[-v]Optionele parameters
Indien opgegeven, worden alleen modellen met de opgegeven gegevensset-id weergegeven.
Indien opgegeven, worden alleen modellen geretourneerd met de nieuwste versie.
Een optionele modelnaam om de lijst op te filteren.
Pad naar een projectmap. Standaard: huidige map.
De eigenschap Sleutel/waarde die moet worden toegevoegd (e.g. key=waarde). Er kunnen meerdere eigenschappen worden opgegeven met meerdere opties voor de eigenschap -.
Resourcegroep die overeenkomt met de opgegeven werkruimte.
Indien opgegeven, worden alleen modellen met de opgegeven uitvoerings-id weergegeven.
Hiermee geeft u de abonnements-id op.
Sleutel-/waardetag om toe te voegen (e.g. key=waarde). Er kunnen meerdere tags worden opgegeven met meerdere tagopties.
Naam van de werkruimte met modellen die moeten worden weergegeven.
Uitgebreidheidsvlag.
Globale parameters
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.
Dit Help-bericht weergeven en afsluiten.
Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.
Uitvoerindeling.
JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.
Naam of id van het abonnement. U kunt het standaardabonnement configureren met behulp van az account set -s NAME_OR_ID.
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie. Gebruik --debug voor volledige foutopsporingslogboeken.
az ml model package
Pakket een model in de werkruimte.
az ml model package [--cf]
[--ed]
[--entry-script]
[--environment-name]
[--environment-version]
[--ic]
[--il]
[--image-name]
[--model]
[--model-metadata-file]
[--no-wait]
[--output-path]
[--path]
[--resource-group]
[--rt]
[--sd]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
[-v]Optionele parameters
Pad naar lokaal bestand met een conda-omgevingsdefinitie die moet worden gebruikt voor het pakket.
Map voor Azure Machine Learning-omgeving voor pakketten. Het is hetzelfde mappad als opgegeven in de opdracht az ml environment scaffold.
Pad naar lokaal bestand dat de code bevat die moet worden uitgevoerd voor de service (relatief pad van source_directory als er een is opgegeven).
Naam van Azure Machine Learning-omgeving voor verpakking.
Versie van een bestaande Azure Machine Learning-omgeving voor pakketten.
Pad naar een JSON- of YAML-bestand met deductieconfiguratie.
Label om de ingebouwde pakketinstallatiekopie te geven.
Naam om de installatiekopie van het ingebouwde pakket te geven.
De id van het model dat moet worden verpakt. Er kunnen meerdere modellen worden opgegeven met extra -m-argumenten. Modellen moeten eerst worden geregistreerd.
Pad naar een JSON-bestand met metagegevens van modelregistratie. Er kunnen meerdere modellen worden opgegeven met behulp van meerdere -f-parameters.
Vlag om niet te wachten op asynchrone aanroepen.
Uitvoerpad voor docker-context. Als er een uitvoerpad wordt doorgegeven, wordt in plaats van een installatiekopieën te bouwen in de werkruimte ACR, een dockerfile en de benodigde buildcontext naar dat pad geschreven.
Pad naar een projectmap. Standaard: huidige map.
Resourcegroep die overeenkomt met de opgegeven werkruimte.
Welke runtime moet worden gebruikt voor pakket. De huidige ondersteunde runtimes zijn 'spark-py' en 'python'spark-py|python|python-slim.
Pad naar mappen die alle bestanden bevatten om de afbeelding te maken.
Hiermee geeft u de abonnements-id op.
Naam van de werkruimte.
Uitgebreidheidsvlag.
Globale parameters
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.
Dit Help-bericht weergeven en afsluiten.
Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.
Uitvoerindeling.
JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.
Naam of id van het abonnement. U kunt het standaardabonnement configureren met behulp van az account set -s NAME_OR_ID.
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie. Gebruik --debug voor volledige foutopsporingslogboeken.
az ml model profile
Profielmodel(en) in de werkruimte.
az ml model profile --name
[--base-image]
[--base-image-registry]
[--cc]
[--cf]
[--description]
[--ed]
[--entry-script]
[--environment-name]
[--environment-version]
[--gb]
[--ic]
[--idi]
[--model]
[--model-metadata-file]
[--output-metadata-file]
[--resource-group]
[--sd]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
[-v]Vereiste parameters
De naam van het modelprofiel.
Optionele parameters
Een aangepaste installatiekopieën die moeten worden gebruikt als basisinstallatiekopieën. Als er geen basisinstallatiekopieën worden gegeven, wordt de basisinstallatiekopieën gebruikt op basis van de opgegeven runtimeparameter.
Installatiekopieënregister dat de basisinstallatiekopieën bevat.
Dubbele waarde voor het maximale CPU-gebruik bij profilering.
Pad naar lokaal bestand met een conda-omgevingsdefinitie die moet worden gebruikt voor de installatiekopie.
Beschrijving van het modelprofiel.
Directory voor Azure Machine Learning-omgeving voor implementatie. Het is hetzelfde mappad als opgegeven in de opdracht az ml environment scaffold.
Pad naar lokaal bestand dat de code bevat die moet worden uitgevoerd voor de service (relatief pad van source_directory als er een is opgegeven).
Naam van Azure Machine Learning-omgeving voor implementatie.
Versie van een bestaande Azure Machine Learning-omgeving voor implementatie.
Dubbele waarde voor het maximale geheugen dat moet worden gebruikt bij het profileren.
Pad naar een JSON- of YAML-bestand met deductieconfiguratie.
Id van de tabelgegevensset die moet worden gebruikt als invoer voor het profiel.
De id van het model dat moet worden geïmplementeerd. Er kunnen meerdere modellen worden opgegeven met extra -m-argumenten. Modellen moeten eerst worden geregistreerd.
Pad naar een JSON-bestand met metagegevens van modelregistratie. Er kunnen meerdere modellen worden opgegeven met behulp van meerdere -f-parameters.
Pad naar een JSON-bestand waarin metagegevens van profielresultaten worden geschreven. Wordt gebruikt als invoer voor modelimplementatie.
Resourcegroep die overeenkomt met de opgegeven werkruimte.
Pad naar mappen die alle bestanden bevatten om de afbeelding te maken.
Hiermee geeft u de abonnements-id op.
Naam van de werkruimte.
Uitgebreidheidsvlag.
Globale parameters
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.
Dit Help-bericht weergeven en afsluiten.
Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.
Uitvoerindeling.
JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.
Naam of id van het abonnement. U kunt het standaardabonnement configureren met behulp van az account set -s NAME_OR_ID.
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie. Gebruik --debug voor volledige foutopsporingslogboeken.
az ml model register
Registreer een model bij de werkruimte.
az ml model register --name
[--asset-path]
[--cc]
[--description]
[--experiment-name]
[--gb]
[--gc]
[--model-framework]
[--model-framework-version]
[--model-path]
[--output-metadata-file]
[--path]
[--property]
[--resource-group]
[--run-id]
[--run-metadata-file]
[--sample-input-dataset-id]
[--sample-output-dataset-id]
[--subscription-id]
[--tag]
[--workspace-name]
[-v]Vereiste parameters
De naam van het model dat moet worden geregistreerd.
Optionele parameters
Het cloudpad waar de uitvoering van de experiement het modelbestand opslaat.
Het standaardaantal CPU-kernen dat moet worden toegewezen voor dit model. Kan een decimaal getal zijn.
Beschrijving van het model.
De naam van het experiment.
De standaardhoeveelheid geheugen (in GB) die moet worden toegewezen voor dit model. Kan een decimaal getal zijn.
Het standaardaantal GPU's dat moet worden toegewezen voor dit model.
Framework van het model dat moet worden geregistreerd. Momenteel ondersteunde frameworks: TensorFlow, ScikitLearn, Onnx, Custom, Multi.
Frameworkversie van het model dat moet worden geregistreerd (bijvoorbeeld 1.0.0, 2.4.1).
Volledig pad van het modelbestand dat moet worden geregistreerd.
Pad naar een JSON-bestand waarin metagegevens van modelregistratie worden geschreven. Wordt gebruikt als invoer voor modelimplementatie.
Pad naar een projectmap. Standaard: huidige map.
De eigenschap Sleutel/waarde die moet worden toegevoegd (e.g. key=waarde). Er kunnen meerdere eigenschappen worden opgegeven met meerdere opties voor de eigenschap -.
Resourcegroep die overeenkomt met de opgegeven werkruimte.
De id voor het experiment wordt uitgevoerd waarbij het model is geregistreerd.
Pad naar een JSON-bestand met uitvoermetagegevens voor experiement.
De id voor de voorbeeldinvoergegevensset.
De id voor de voorbeelduitvoergegevensset.
Hiermee geeft u de abonnements-id op.
Sleutel-/waardetag om toe te voegen (e.g. key=waarde). Er kunnen meerdere tags worden opgegeven met meerdere tagopties.
De naam van de werkruimte waarmee dit model moet worden geregistreerd.
Uitgebreidheidsvlag.
Globale parameters
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.
Dit Help-bericht weergeven en afsluiten.
Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.
Uitvoerindeling.
JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.
Naam of id van het abonnement. U kunt het standaardabonnement configureren met behulp van az account set -s NAME_OR_ID.
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie. Gebruik --debug voor volledige foutopsporingslogboeken.
az ml model show
Een model weergeven in de werkruimte.
az ml model show [--model-id]
[--model-name]
[--path]
[--resource-group]
[--run-id]
[--subscription-id]
[--version]
[--workspace-name]
[-v]Optionele parameters
Id van het model dat moet worden weergegeven.
De naam van het model dat moet worden weergegeven.
Pad naar een projectmap. Standaard: huidige map.
Resourcegroep die overeenkomt met de opgegeven werkruimte.
Indien opgegeven, worden alleen modellen met de opgegeven uitvoerings-id weergegeven.
Hiermee geeft u de abonnements-id op.
Indien opgegeven, worden alleen modellen met de opgegeven naam en versie weergegeven.
De naam van de werkruimte met het model dat moet worden weergegeven.
Uitgebreidheidsvlag.
Globale parameters
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.
Dit Help-bericht weergeven en afsluiten.
Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.
Uitvoerindeling.
JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.
Naam of id van het abonnement. U kunt het standaardabonnement configureren met behulp van az account set -s NAME_OR_ID.
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie. Gebruik --debug voor volledige foutopsporingslogboeken.
az ml model update
Werk een model in de werkruimte bij.
az ml model update --model-id
[--add-property]
[--add-tag]
[--cc]
[--description]
[--gb]
[--gc]
[--path]
[--remove-tag]
[--resource-group]
[--sample-input-dataset-id]
[--sample-output-dataset-id]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
[-v]Vereiste parameters
Id van model.
Optionele parameters
De eigenschap Sleutel/waarde die moet worden toegevoegd (e.g. key=waarde). Meerdere eigenschappen kunnen worden opgegeven met meerdere opties voor --add-property.
Sleutel-/waardetag om toe te voegen (e.g. key=waarde). Meerdere tags kunnen worden opgegeven met meerdere opties voor --add-tag.
Het standaardaantal CPU-kernen dat moet worden toegewezen voor dit model. Kan een decimaal getal zijn.
Beschrijving voor het bijwerken van het model. De huidige beschrijving wordt vervangen.
De standaardhoeveelheid geheugen (in GB) die moet worden toegewezen voor dit model. Kan een decimaal getal zijn.
Het standaardaantal GPU's dat moet worden toegewezen voor dit model.
Pad naar een projectmap. Standaard: huidige map.
Sleutel van tag die moet worden verwijderd. Meerdere tags kunnen worden opgegeven met meerdere opties voor --remove-tag.
Resourcegroep die overeenkomt met de opgegeven werkruimte.
De id voor de voorbeeldinvoergegevensset.
De id voor de voorbeelduitvoergegevensset.
Hiermee geeft u de abonnements-id op.
Naam van de werkruimte.
Uitgebreidheidsvlag.
Globale parameters
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.
Dit Help-bericht weergeven en afsluiten.
Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.
Uitvoerindeling.
JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.
Naam of id van het abonnement. U kunt het standaardabonnement configureren met behulp van az account set -s NAME_OR_ID.
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie. Gebruik --debug voor volledige foutopsporingslogboeken.
